🏗️Exemple concret
Une banque française doit analyser des contrats sensibles sans les envoyer à des serveurs américains. Elle déploie Mistral-7B fine-tuné sur son corpus juridique interne sur 2 GPU A100. Coût : 3 000€/mois de GPU vs 30 000€/mois d'API GPT-4 pour le même volume, avec une meilleure performance sur le domaine juridique français.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Données sensibles qui ne peuvent pas quitter l'infrastructure interne
✓Volume d'inférence élevé où les coûts API deviennent prohibitifs
✓Nécessité de fine-tuner sur un domaine très spécifique
✓Latence ultra-faible requise (pas de round-trip réseau)
✅ Avantages
+Souveraineté totale des données (RGPD, données sensibles)
+Coût marginal nul après déploiement
+Fine-tuning possible sur ses propres données
⚠️ Limites
−Infrastructure GPU coûteuse et à maintenir
−Performance généralement inférieure aux meilleurs modèles propriétaires
−Compétences DevOps/MLOps nécessaires pour le déploiement
🛠️ Outils principaux
Ollama (déploiement local facile)
vLLM (serving production)
Hugging Face Hub
LM Studio (interface graphique locale)
Llama.cpp (CPU inference)
LLMOpen SourceLlamaMistralSouverainetéIA